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ISCTE-IUL  >  Ensino  >  LS-PL

Análise de Dados em Ciências Sociais: Modelos de Dependência (1 º Sem 2018/2019)

Código: L6105
Acrónimo: L6105
Nível: 1º Ciclo
Estruturante: Não
Língua(s) de Ensino: Português
Língua(s) amigável(is):
Ser English-friendly ou qualquer outra língua-friendly, significa que a UC é leccionada numa língua mas que se pode verificar qualquer uma das seguintes condições:
1. Existem materiais de apoio em língua inglesa/outra língua;
2. Existem exercícios, testes e exames em língua inglesa/outra língua;
3. Existe a possibilidade de se apresentar trabalhos escritos ou orais em língua inglesa/outra língua.
1 6.0 0.0 h/sem 36.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 0.0 h/sem 1.0 h/sem 37.0 h/sem 113.0 h/sem 0.0 h/sem 150.0 h/sem
Em vigor desde o ano letivo 2016/2017
Pré-requisitos Não se aplica
Objectivos A unidade curricular Análise de Dados em Ciências Sociais - Modelos de Dependência visa a apresentação e o desenvolvimento de um conjunto de métodos de análise de dados de uso recorrente na investigação em Ciências Sociais, que permitem descrever e interpretar relações de dependência entre variáveis. Em concreto, são desenvolvidos os modelos de Análise de Variância e de Regressão Linear.
É privilegiada uma abordagem cujo ponto de partida são situações reais de pesquisa em que se justifica, do ponto de vista analítico, a utilização dos referidos métodos. Tratando-se de modelos de dependência, permitem explorar a possibilidade de explicação, em termos estatísticos, de uma variável (a variável dependente) a partir do contributo de uma ou mais variáveis explicativas (as variáveis independentes).
São aprofundadas as potencialidades de utilização do software de análise de dados SPSS (Statistical Package for Social Sciences).
Programa 1.Análise de Variância 1 fator fixo
a)Introdução
b)Pressupostos; Modelo e hipóteses; Teste F
c)Comparações a posteriori
d)Alternativas ao teste F
e)Interpretação e apresentação dos resultados  
f)Aplicações com SPSS
2. Análise de Variância a 2 fatores fixos
a)Pressupostos; Modelo e hipóteses; Testes F
b)Comparações a posteriori: efeito de interação significativo e não significativo
c)Interpretação e apresentação dos resultados  
d)Aplicações com o SPSS
3.Modelo de Regressão Linear
a)Definição e hipóteses do modelo
b)Estimação dos parâmetros; Coeficientes de correlação e de determinação múltiplos; Inferência
c)Coeficientes de correlação parciais e semi-parciais
d)Interpretação e apresentação dos resultados  
e)Aplicações com o SPSS
Processo de avaliação A avaliação contínua resulta de duas componentes individuais: um teste escrito (60%) e dois exercícios com SPSS (20%+20%). Se a nota final for inferior a 10, os alunos serão avaliados em exame.
Avaliação em exame: inclui 2 componentes individuais - Exame escrito (60%) e Exame SPSS (40%). Possibilidade de dispensa no exame de uma das componentes se na avaliação periódica tiver tido pelo menos 10 valores nessa componente. Esta condição não se aplica em melhorias de nota.
Processo de ensino-aprendizagem O processo de ensino-aprendizagem desenvolve-se através de aulas teórico-práticas, sessões laboratoriais (orientadas para o trabalho prático, com recurso ao SPSS), orientação tutorial e através do trabalho pessoal dos estudantes.  
O trabalho pessoal dos alunos inclui:
a) participação nas aulas
b) consulta e leitura dos materiais de apoio preparados pela equipa docente e da bibliografia de referência;
c) realização de um teste escrito;
d)realização de exercícios (testes) com o SPSS.
Observações Uma das funcionalidades associadas ao desempenho desta unidade curricular prende-se com o uso da plataforma de e-learning. Esta é também um meio vinculativo da informação. Ao longo do semestre os alunos são sendo sensibilizados a usar a plataforma, beneficiando assim das suas vantagens.
Através dela os alunos têm acesso a todos os materiais necessários ao acompanhamento das aplicações utilizadas, quer nas aulas teórico-práticas, quer nas sessões laboratoriais.
A plataforma é igualmente usada para colocar outro tipo de informação importante para os alunos como seja: avisos da equipa docente, materiais destinados à avaliação dos alunos, etc.
Bibliografia básica Bryman, Alan e Duncan Cramer, 2003, Análise de Dados em Ciências Sociais, Introdução às Técnicas Utilizando o SPSS para Windows, Oeiras, Celta Editora, 3ª ed.
Maroco, João (2010), Análise Estatística com o PASW Statistics (ex-SPSS), Pero Pinheiro, Report Number.
Folhas preparadas pela equipa docente e disponibilizadas via e-learning aos alunos no decorrer do semestre
Bibliografia complementar Cohen, Jacob, Patrícia Cohen, 2003 Applied multiple regression-correlation analysis for the behavioral sciences, Mahawh: Laurence Erlbaum, 3ª ed.
Field, Andy, 2009, Discovering Statistics Using IBM SPSS Statistics, London, Sage Publications, 4th Edition.
Hair, Joseph, Ralph Anderson, Ronald Tatham e William Black, 1995, Multivariate Data Analysis, Upper Saddle River: Pearson 6ª ed.
Tabachnick, Barbara, Linda Fidell, 2000, Computer-assisted research design and analysis, Boston: Ally and Bacon
Tacq, Jacques, 1997, Multivariate Analyses Techniques in Social Science Research from problems to analysis, London, Sage.